論文の概要: Accelerated Event-Based Feature Detection and Compression for Surveillance Video Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08213v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 15:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:47:41.862809
• Title: Accelerated Event-Based Feature Detection and Compression for Surveillance Video Systems
• Title（参考訳）: 監視ビデオシステムにおけるイベントベース特徴検出と圧縮の高速化
• Authors: Andrew C. Freeman, Ketan Mayer-Patel, Montek Singh
• Abstract要約: スパース圧縮表現において時間的冗長性を伝達する新しいシステムを提案する。 我々はADDERと呼ばれるビデオ表現フレームワークを利用して、フレーム化されたビデオを疎結合で非同期な強度サンプルに変換する。 我々の研究は、今後のニューロモルフィックセンサーの道を切り拓き、スパイクニューラルネットワークによる将来の応用に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5390526524075634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The strong temporal consistency of surveillance video enables compelling compression performance with traditional methods, but downstream vision applications operate on decoded image frames with a high data rate. Since it is not straightforward for applications to extract information on temporal redundancy from the compressed video representations, we propose a novel system which conveys temporal redundancy within a sparse decompressed representation. We leverage a video representation framework called ADDER to transcode framed videos to sparse, asynchronous intensity samples. We introduce mechanisms for content adaptation, lossy compression, and asynchronous forms of classical vision algorithms. We evaluate our system on the VIRAT surveillance video dataset, and we show a median 43.7% speed improvement in FAST feature detection compared to OpenCV. We run the same algorithm as OpenCV, but only process pixels that receive new asynchronous events, rather than process every pixel in an image frame. Our work paves the way for upcoming neuromorphic sensors and is amenable to future applications with spiking neural networks.
• Abstract（参考訳）: 監視ビデオの時間的一貫性が強いため、従来の方法では圧縮性能が向上するが、ダウンストリームビジョンアプリケーションは高いデータレートでデコードされた画像フレームで動作する。 圧縮された映像表現から時間的冗長性に関する情報を抽出するのは簡単ではないため、スパース圧縮された表現内で時間的冗長性を伝える新しいシステムを提案する。 我々はADDERと呼ばれるビデオ表現フレームワークを利用して、フレーム化されたビデオを疎結合で非同期な強度サンプルに変換する。 本稿では、古典視覚アルゴリズムのコンテンツ適応、損失圧縮、非同期形式のメカニズムを紹介する。 VIRAT監視ビデオデータセットを用いて本システムの評価を行い,OpenCVと比較してFAST特徴の検出速度が43.7%向上したことを示す。 OpenCVと同じアルゴリズムを実行していますが、画像フレーム内のすべてのピクセルを処理するのではなく、新しい非同期イベントを受け取るピクセルのみを処理します。 我々の研究は、今後のニューロモルフィックセンサーの道を切り拓き、スパイクニューラルネットワークによる将来の応用に有効である。

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